一次SQL查詢優化原理分析(900W+數據從17s到300ms)
有一張財務流水表，未分庫分表，目前的數據量為9555695，分頁查詢使用到瞭limit，優化之前的查詢耗時16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式調整SQL後，耗時347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；
操作：查詢條件放到子查詢中，子查詢隻查主鍵ID，然後使用子查詢中確定的主鍵關聯查詢其他的屬性字段；
原理：1、減少回表操作；
2、可參考《阿裡巴巴Java開發手冊（泰山版）》第五章-MySQL數據庫、（二）索引規約、第7條：
【推薦】利用延遲關聯或者子查詢優化超多分頁場景。
說明： MySQL並不是挑過offeset行，而是取offset+N行，然後返回放棄前offset行，返回N行，那當offset特別大的時候，效率就非常的底下，要麼控制返回的總頁數，要麼對超過特定閾值的頁數進行SQL改寫。
正例： 先快速定位需要獲取的id段，然後再關聯：
SELECT a.* FROM 表1 a,(select id from 表1 where 條件 LIMIT 100000,20) b where a.id = b.id;
-- 優化前SQL SELECT 各種字段 FROM `table_name` WHERE 各種條件 LIMIT 0,10;
-- 優化後SQL SELECT 各種字段 FROM `table_name` main_tale RIGHT JOIN ( SELECT 子查詢隻查主鍵 FROM `table_name` WHERE 各種條件 LIMIT 0,10; ) temp_table ON temp_table.主鍵 = main_table.主鍵
前言
首先說明一下MySQL的版本：
mysql> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.7.17 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec)
表結構：
mysql> desc test; +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ | id | bigint(20) unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment | | val | int(10) unsigned | NO | MUL | 0 | | | source | int(10) unsigned | NO | | 0 | | +--------+---------------------+------+-----+---------+----------------+ 3 rows in set (0.00 sec)
id為自增主鍵，val為非唯一索引。
灌入大量數據，共500萬：
mysql> select count(*) from test; +----------+ | count(*) | +----------+ | 5242882 | +----------+ 1 row in set (4.25 sec)
我們知道，當limit offset rows中的offset很大時，會出現效率問題：
mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5; +---------+-----+--------+ | id | val | source | +---------+-----+--------+ | 3327622 | 4 | 4 | | 3327632 | 4 | 4 | | 3327642 | 4 | 4 | | 3327652 | 4 | 4 | | 3327662 | 4 | 4 | +---------+-----+--------+ 5 rows in set (15.98 sec)
為瞭達到相同的目的，我們一般會改寫成如下語句：
mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id; +---------+-----+--------+---------+ | id | val | source | id | +---------+-----+--------+---------+ | 3327622 | 4 | 4 | 3327622 | | 3327632 | 4 | 4 | 3327632 | | 3327642 | 4 | 4 | 3327642 | | 3327652 | 4 | 4 | 3327652 | | 3327662 | 4 | 4 | 3327662 | +---------+-----+--------+---------+ 5 rows in set (0.38 sec)
時間相差很明顯。
為什麼會出現上面的結果？我們看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查詢過程：
查詢到索引葉子節點數據。
根據葉子節點上的主鍵值去聚簇索引上查詢需要的全部字段值。
類似於下面這張圖：
像上面這樣，需要查詢300005次索引節點，查詢300005次聚簇索引的數據，最後再將結果過濾掉前300000條，取出最後5條。MySQL耗費瞭大量隨機I/O在查詢聚簇索引的數據上，而有300000次隨機I/O查詢到的數據是不會出現在結果集當中的。
肯定會有人問：既然一開始是利用索引的，為什麼不先沿著索引葉子節點查詢到最後需要的5個節點，然後再去聚簇索引中查詢實際數據。這樣隻需要5次隨機I/O，類似於下面圖片的過程：
其實我也想問這個問題。
證實
下面我們實際操作一下來證實上述的推論：
為瞭證實select * from test where val=4 limit 300000,5是掃描300005個索引節點和300005個聚簇索引上的數據節點，我們需要知道MySQL有沒有辦法統計在一個sql中通過索引節點查詢數據節點的次數。我先試瞭Handler_read_*系列，很遺憾沒有一個變量能滿足條件。
我隻能通過間接的方式來證實：
InnoDB中有buffer pool。裡面存有最近訪問過的數據頁，包括數據頁和索引頁。所以我們需要運行兩個sql，來比較buffer pool中的數據頁的數量。預測結果是運行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之後，buffer pool中的數據頁的數量遠遠少於select * from test where val=4 limit 300000,5;對應的數量，因為前一個sql隻訪問5次數據頁，而後一個sql訪問300005次數據頁。
select * from test where val=4 limit 300000,5
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;Empty set (0.04 sec)
可以看出，目前buffer pool中沒有關於test表的數據頁。
mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5;
+---------+-----+--------+
| id | val | source |
+---------+-----+--------+|
3327622 | 4 | 4 |
| 3327632 | 4 | 4 |
| 3327642 | 4 | 4 |
| 3327652 | 4 | 4 |
| 3327662 | 4 | 4 |
+---------+-----+--------+
5 rows in set (26.19 sec)
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY | 4098 |
| val | 208 |
+------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)
可以看出，此時buffer pool中關於test表有4098個數據頁，208個索引頁。
select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;為瞭防止上次試驗的影響，我們需要清空buffer pool，重啟mysql。
mysqladmin shutdown /usr/local/bin/mysqld_safe &
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
Empty set (0.03 sec)
運行sql：
mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id;
+---------+-----+--------+---------+
| id | val | source | id |
+---------+-----+--------+---------+
| 3327622 | 4 | 4 | 3327622 |
| 3327632 | 4 | 4 | 3327632 |
| 3327642 | 4 | 4 | 3327642 |
| 3327652 | 4 | 4 | 3327652 |
| 3327662 | 4 | 4 | 3327662 |
+---------+-----+--------+---------+
5 rows in set (0.09 sec)
mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY | 5 |
| val | 390 |
+------------+----------+
2 rows in set (0.03 sec)
我們可以看明顯的看出兩者的差別：第一個sql加載瞭4098個數據頁到buffer pool，而第二個sql隻加載瞭5個數據頁到buffer pool。符合我們的預測。也證實瞭為什麼第一個sql會慢：讀取大量的無用數據行（300000），最後卻拋棄掉。
而且這會造成一個問題：加載瞭很多熱點不是很高的數據頁到buffer pool，會造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空間。 遇到的問題
為瞭在每次重啟時確保清空buffer pool，我們需要關閉innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，這兩個選項能夠控制數據庫關閉時dump出buffer pool中的數據和在數據庫開啟時載入在磁盤上備份buffer pool的數據。
參考資料：
1.https://explainextended.com/2009/10/23/mysql-order-by-limit-performance-late-row-lookups/
2.https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-information-schema-buffer-pool-tables.html
到此這篇關於一次SQL查詢優化原理分析(900W+數據從17s到300ms)的文章就介紹到這瞭,更多相關SQL查詢優化內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！
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